2018版《Python数据分析》:实战升级与工具介绍
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更新于2024-07-19
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《Python for Data Analysis 2ed 2018》是由Wes McKinney撰写的一本权威指南,专注于数据处理与分析,特别是利用Python语言中的关键库,如Pandas、Numpy和IPython。本书在2018年发布第二版时,正值这些数据科学库快速发展和不断更新的时期。相比于2012年的初版,第二版进行了全面的修订,以适应五年来库中出现的不兼容更改、弃用功能以及新特性。
在新版本中,作者不仅修复了旧版中的问题,还新增了许多内容,引入了2012年还未成熟的工具,确保读者能够掌握最新的实用技术。作者特别强调,尽管技术日新月异,但书中所介绍的基本概念和方法应该能在2020或2021年依然保持高度相关性,这体现了书籍内容的持久价值。
本书的核心内容围绕以下几个知识点展开:
1. **Pandas**:作为Python数据处理的基石,Pandas库提供了强大的数据结构DataFrame和Series,使得数据清洗、整理、转换和分析变得高效而灵活。第二版详细讲解了如何使用Pandas进行数据读取、分组、合并、重塑、以及高级统计和时间序列操作。
2. **Numpy**:Numpy是Python的数值计算库,它支持大型多维数组和矩阵操作,对于数值分析至关重要。书中会介绍如何利用Numpy进行高效的数值计算、数组操作和向量化编程。
3. **IPython**:IPython是一个交互式计算环境,它扩展了Python的交互式命令行,提供丰富的Markdown渲染、自动补全、单元测试等功能。书中会演示如何利用IPython进行交互式数据分析和探索。
4. **兼容性和更新**:鉴于库的快速迭代,作者关注了如何处理不同版本间的兼容问题,并指导读者如何处理已弃用的功能,确保在升级过程中平稳过渡。
5. **实用工具的引入**:除了基本库,书中还介绍了那些在2012年之后崭露头角、在数据处理中扮演重要角色的新工具,如数据可视化库Matplotlib和数据挖掘库Scikit-Learn等。
《Python for Data Analysis 2ed 2018》是一本深度解读Python在数据科学领域应用的实用指南,适合数据分析初学者和经验丰富的专业人士,无论是在学术研究还是工业实践中,都能从中获得宝贵的知识和技能。
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moeing
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